又一个‘DeepSeek时刻’？分析师称华为里程碑改变中国芯片竞赛轨迹

# 又一个“DeepSeek时刻”？分析人士称华为里程碑改变中国芯片竞赛轨迹 来源：https://www.thestar.com.my/aseanplus/aseanplus-news/2026/05/28/another-deepseek-moment-huawei-milestone-alters-china-trajectory-in-chip-race-analysts 分析人士认为，华为技术有限公司推出一种[芯片架构替代方案](https://www.scmp.com/tech/article/3354912/huaweis-new-chip-scaling-law-aims-sidestep-asml-chokepoint-hurdles-remain-analysts?module=top_story&pgtype=section)以规避美国制裁，标志着中国半导体自给自足迈出重要一步，为北京在与华盛顿的科技角力中提供了强大的新筹码。 这家中国科技巨头周一推出新的Tau（τ）缩放定律，引发全球关注。华为称，该定律为公司在2031年前实现高端芯片等效1.4纳米工艺的晶体管密度奠定了基础。如果得以验证，这一进展将显著缩小与全球半导体领先者之间的差距。 借助新定律，华为的目标是在智能手机芯片和[人工智能计算系统](https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3353891/china-ramps-building-national-computing-power-network-ai-token-demand-surges)方面实现显著的性能提升。 “随着中国变得更加自给自足，美国在出口管制方面的筹码将减少，”法国外贸银行企业与投资银行高级经济学家Gary Ng表示，不过他提醒该定律仍需“在实践中检验”。 目前，美国主导的[制裁](https://www.scmp.com/tech/policy/article/3354527/hong-kong-following-beijings-lead-and-ousting-western-tech)阻止中国半导体行业获取最先进的芯片制造技术，尤其是制造3纳米及以下节点所需的极紫外（EUV）光刻机。 华为的新路径有望绕过这一关键瓶颈。华为科学家委员会主席兼半导体业务部总裁何庭波表示，实现这些先进节点将不再需要最尖端的EUV设备。 借助新定律，华为的目标是在智能手机芯片和AI计算系统方面实现显著的性能提升。图片来源：Shutterstock 中国官方媒体称赞这一突破。中共喉舌《人民日报》将应对美国制裁的斗争比作“科技史上最悲壮、最勇敢的长征”——借指当年保留党和核心力量及资源的那次军事转移。 “与其陷入困境，为何不尝试另一条路？”该报周一写道。 牛津经济研究院亚洲咨询主管James Lambert认为，其影响远超单一技术里程碑，标志着中国对西方技术限制的更广泛适应。 “此类进展可能被视为证据，表明中国企业在大力投资本土替代性AI和半导体生态系统方面取得了成功，而非继续依赖西方技术路径，”Lambert说。 北京已投入巨额资金推动[芯片自给自足](https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3348168/chinas-tech-self-sufficiency-drive-reaches-new-milestone-powerful-risc-v-chips)，鼓励企业绕开西方瓶颈。近期，中国还限制外资进入本国市场，政府尚未批准英伟达H200 AI芯片在国内销售。 华尔街研究公司Bernstein将这一声明形容为“又一个 [DeepSeek时刻](https://www.scmp.com/tech/tech-war/article/3340422/deepseek-year-how-little-known-chinese-start-sparked-global-ai-arms-race)”，并预测如果成功执行，将为中国半导体行业注入信心。 “正如DeepSeek在算法上的创新激励中国投资AI、构建本地化完整AI堆栈一样，华为的Tau缩放定律现在将给行业更多信心，投资中国半导体、构建本地化完整半导体堆栈，”Bernstein分析师Lin Qingyuan在周一的一份报告中写道。 分析人士预计，华为这一突破的影响将在全球范围内引起反响。 “英伟达很可能最担心这一发展，”研究公司Omdia半导体研究总监He Hui表示。“英伟达已经失去了在中国一半的市场份额，现在面临本土芯片性能已几乎与H200持平的现实。” 这一突破正值美中AI竞赛的关键时刻，两国对计算能力都有着巨大的渴求。华为半导体部门首席科学家廖恒表示，公司的新路径直接回应了这种供应短缺。 “到2035年，我们的单芯片模块性能预计可提升100倍，系统级性能预计可提升1000倍，”廖恒说。“这条路实际上解决了算力可用性的挑战，因为随着AI的持续发展，无论在中国还是全球，这都是一种焦虑。” ——《南华早报》